ストリーム処理の関連コンテンツ

データストリームは、例えば、一秒に１回の割合で温度センサーからその部屋の温度が流れてくる、といったような明確な終端のない「連続したデータの流れ」です。今後、センサーネットワークなどが普及するにつれて、このようなデータストリームを処理したいというニーズは増加する一方です。例えば、温度センサーからのデータを監視して、必要であれば空調機器を制御する、あるいはネットワークトラフィックを監視して、不正な通信パケットを発見したら運用管理者に警告を発するといった応用が考えられます。このようなデータストリームを効率よく処理するためには、いったんデータをDBMSなどに格納してから処理するのではなく、次々と流れてくるデータをそのまま処理して、必要であればデータベースに格納するという「インバウンド処理」を行う必要があります。

これまで、格納されたデータに対して問合せを発行して結果を得るという「アウトバウンド処理」においても、アプリケーションが要求するデータ処理の記述（SQL文）とデータ管理機構を分離することで、アプリケーションの開発生産性・保守生産性の向上に寄与するDBMSが生み出されました。インバウンド処理においても、同様のことがいえます。すなわち、アプリケーション画要求するデータ処理をスクリプト言語などで記述し、その記述された処理を信頼性があり効率よく実行するエンジンというものが考えられます。このデータストリームを処理するエンジンをSPE(Stream Processing Engine）といい、いくつかの大学プロジェクトでは実装・評価が行われています。センサーネットワークや、ICタグ、モバイルデバイスなどの普及に伴う、そこから生み出されるデータの量的爆発に対して、SPEは有効な解決策の一つと考えられます。

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